近年来，金融行业的数字化转型呈现了新的特点，即要做更精准的营销和数字化运营。本文根据神策数据杨雪杉关于《面向落地的证券基金行业运营体系搭建》的主题演讲整理，点击文末“阅读原文”即可观看完整版演讲回放。
一、基于 SDAF 数据闭环方法论，提升数字化运营能力
对于金融企业来说，提升数字化能力，首先要评估企业数字化能力的成熟度。在企业数字营销能力成熟度模型中，从 5 大能力域、21 个能力项、121 个评估项，围绕数据采集及整合、数据建模及洞察、数据决策、数据驱动运营、反馈优化，为企业“把脉”症结所在。在进行评估的过程中，神策数据 SDAF 数据闭环方法论（Sense 感知，Decision 决策，Action 行动，Feedback 反馈）贯穿其中。Sense：包括内部的指标变化、运营计划的反馈、员工的反馈等，外部政策的变化、市场行情的变化、舆情的变化等。Decision：基于历史经验、专家系统、智能算法等进行决策。Action：包括营销侧的精准投放、多维度运营，产品侧的产品流程/体验改造、A/B 测试等。1、构建用户分层体系，明确用户是谁。包括用户生命周期体系的构建、用户价值体系的构建，以及经营场景和特色客群。2、构建用户运营策略体系，即采用什么策略触达用户。除了客群分层之外，还包括触达时机、素材丰富度、活动丰富度、用户积分的体系建设情况、触达渠道等。3、构建数字化承接平台，落地运营策略。包括用户行为数据、业务数据等多端数据源的打通，客户标签、产品标签、员工标签的建立，营销过程中的策略配置、策略调度、策略运算、策略输出、策略分析等，以及营销活动从策略到配置、发布、审批、执行、反馈与优化的完整过程。通过以上三步，将数字化能力更好的应用于企业实际业务场景中，通过构建闭环提高企业数字化运营能力。二、打造完善的运营体系，保障精细化运营的效率与质量
企业数字化运营体系通常从用户生命周期和价值两个维度进行划分：基于用户生命周期，可以分为获客、活跃、收入、留存、和传播五个阶段；基于用户价值可以分为超高价值用户、高价值用户、中价值用户和低价值用户，针对不同生命周期和价值标签的用户，明确客群特征和运营难点，针对性设置运营策略，比如针对促活跃阶段的中、低价值用户，提供福利激励、投资者教育等服务，针对促转化提升收入阶段的高、中价值用户，提供专属投顾和交叉销售服务。关于核心场景识别，一方面要理解用户旅程，通常情况下用户以证券基金的核心能力——交易为中心，借助其他功能形成旅程闭环；另一方面，要满足用户多元化需求，不同生命周期、不同价值分层的用户有不同的使用偏好和使用功能组合，企业可以通过客户的细致划分，引导和满足客户需求。举个例子，在某基金购买场景的客户核心旅程和运营策略中，理性用户一般会执行“识别问题、搜集信息、评估选择、购买、体验”的完整过程，从运营者视角则能够分为售前、售中和售后：售前侧重于产品宣传；售中包括交易指导；售后指产品运营问题、客户回访、后续的直播运营、路演等等。与此同时，售前、售中、售后分别覆盖不同的运营场景，有着不同的运营目标，企业可以基于服务目标拆解指标体系，结合服务时机制定服务策略，并通过指标体系监测和迭代服务策略。在用户生命周期的各个阶段，都有相关的核心路径和核心功能，从流量视角来看，数字化运营体系落地的过程就是不断地把外部流量引入内部的过程。比如，对于存量客户，通过外部触点吸引到特定场景中，完成回流。然后，通过端内触点把流量导到核心动作上，无论是交易的动作，还是其他任意模块的动作。接着，设置用户召回的钩子促进用户留存。不断地循环，不断地将外部流量引入内部核心过程。截止目前，神策已经帮助券商构建了 400 多个场景落地用户全生命周期的数字化运营，通过流程画布自动化执行用户核心旅程，进而提升精细化运营效率和质量，实现用户活跃与留存的全面增长。其中，在运营活动落地到业务线的过程中，考虑到每条业务线都有自己的生命周期，因此需要针对每条业务线进行生命周期和用户价值的二次拆解。
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分层的目的是分配资源。下图是根据用户资产规模进行的价值分层，并详细说明了不同层级用户享有的权益，以及相匹配的运营目标。
除了资产和生命周期之外，企业也可以通过用户粘性和资产规模两个维度对用户进行分层。对于交易型用户，也可以考虑从换手率的维度分层。通过多维度分层，清晰定位核心客群并明确接下来的运营目标。另外，在帮助企业客户构建标签体系的过程中，我们会发现，很多企业面临着拥有大量标签却很难应用的问题。这说明现有的标签跟运营策略没有形成较好的匹配。针对此，我们梳理了标签体系的四大框架：- 用户属性，包括人口属性、社会属性、账户信息和消费能力
- 用户能力，包括投资能力、业务学习能力、资讯获取能力
- 用户偏好，包括投资偏好、风险偏好、渠道偏好、功能偏好、咨询偏好、时空偏好
- 用户生命周期，包括用户所处的生命周期阶段、资产价值、收入贡献、用户粘性和等级
当你有了与运营策略匹配的标签体系，那该如何使用呢？根据神策过往服务客户的经验，我们总结出来，用户信息可分成 7 大类，23 小类。企业应从柜台、OTC、前端系统、CRM、风控系统等合规收集数据，基于 One ID 完成数据打通，并核对口径，然后与业务部门交流形成客户标签。但是，在企业的经营过程中，因用户多元化、个性化的需求和不断分化的交互新场景，企业需要通过积累更多维度数据，构建用户 360 度画像，全面放大数据价值，以实现千人千面的服务。第一，信息收集、处理、匹配。通常包括线上的业务数据、多端数据、多类型数据等，通过 CDP、MA 等工具进行建设。第二，用户旅程和生命周期建设。当用户完成开户后，企业需要将其引导至工具平台，然后基于用户分层描绘出用户画像，针对不同客群进行核心业务流的运营。比如，通过内容矩阵辅助用户交易，通过产品推介促进用户交易，然后落地一系列服务形成闭环，实现完整生命周期体系的构建。第三，服务资源搭配。金融服务包括投资交易服务、投资者教育服务、业务办理服务、在线金融服务等其他多元服务。在以上三个环节中，神策数据能够从基础建设、平台、渠道和实际应用场景为企业带来价值。在基础建设层，通过数据接入和数据建模，构建统一、完善的用户数据资产，支撑企业线上运营、用户运营、业务运营、用户体验等数据应用需求；在平台层，为企业提供客群策略管理、产品策略管理、运营流程创建、运营迭代工具；在渠道层，覆盖微信公众号、小程序、企微、App 等线上触点体系，以及客服系统、投顾系统等线下触点体系；在场景层，为企业的获客、促活、留存和营收四大核心阶段提供全方位支持。目前，神策数据已服务近 50 家国内券商及美港股证券行业优秀企业，国内 Top10 券商已服务 8 家，在数字营销、行为数据根基建设、指标和标签体系建设等领域均有深厚沉淀，您可以点击文末“阅读原文”免费观看完整版演讲回放，或私信小编获得更多行业报告哦~